El jueves 6 de marzo se recibió una alerta urgente de uno de nuestros clientes del sector de los seguros sobre una posible amenaza zero-day en su entorno. La alerta planteaba preocupaciones sobre una vulnerabilidad no publicada y no pública, lo que desencadenó una acción inmediata.
Este estudio de caso detalla cómo la plataforma Vectra AI permitió una colaboración rápida y una detección precisa, transformando la incertidumbre en información práctica.
Cronología y respuesta al incidente
Alerta inicial
Hora: jueves, 9:56
Un mensaje urgente notificó a nuestro equipo de servicios gestionados una posible amenaza zero-day . El cliente no estaba seguro de si la vulnerabilidad había sido explotada y necesitaba ayuda con una detección personalizada.
Movilización del equipo
Hora: Antes de las 10:02
Nuestro equipo multifuncional, que incluye Investigación de Seguridad, MDR, CSM y Ventas, se unió inmediatamente a una llamada con el cliente. Esta colaboración sentó las bases para desarrollar e implantar medidas de detección personalizadas.
Creación de la detección personalizada
Hora: Antes del viernes a las 23.00
Gracias a la función de detección de actividad de protocolo sospechosa (SPA) de Vectra NDR, nuestro equipo de investigación de seguridad pudo crear rápidamente una firma personalizada. Las detecciones SPA, impulsadas por un motor Suricata en nuestros sensores Vectra y dispositivos de modo mixto, pueden crearse mucho más rápidamente que los modelos tradicionales basados en IA. Este enfoque no sólo mejora nuestra cobertura global de amenazas, sino que también proporciona visibilidad inmediata en la interfaz de usuario de Vectra y contribuye a la puntuación de entidades anfitrionas.
A continuación, nuestro equipo de MDR desplegó Recall Saved Searches, lo que permitió la búsqueda retrospectiva de la vulnerabilidad a través de datos históricos.
Al integrar este contexto de firmas con el análisis exhaustivo de la plataformaVectra AI , pudimos detectar la vulnerabilidad de Apache Camel con rapidez y precisión.
Comprender la vulnerabilidad
La vulnerabilidad, identificada posteriormente como CVE-2025-27636, está asociada al fallo de inyección de encabezados de Apache Camel en el componente Camel-bean. Debido a una deficiencia en el mecanismo de filtrado de cabeceras por defecto, el sistema no bloquea adecuadamente las cabeceras personalizadas. Esta brecha permite a un atacante enviar peticiones HTTP con cabeceras de Apache especialmente diseñadas que eluden los controles previstos.
Con esta vulnerabilidad, un atacante podría potencialmente:
- Alterar la invocación de métodos: Forzar al componente Camel-bean a invocar un método no previsto en un bean, desencadenando así operaciones que no formaban parte del diseño original.
- Redirigir mensajes: En configuraciones que utilizan componentes como camel-jms, las cabeceras inyectadas podrían redirigir mensajes a colas o destinos no autorizados, lo que podría llevar a la interceptación o manipulación de datos.
- Eludir los controles de seguridad: Explotar el filtrado débil para manipular el comportamiento de la aplicación, eludiendo en última instancia las medidas de seguridad estándar y exponiendo información sensible.
Aunque la vulnerabilidad se ha clasificado como moderada, su explotación podría dar lugar a importantes problemas operativos, como invocaciones de métodos no intencionadas y redireccionamiento no autorizado de mensajes. Dado que este fallo puede remediarse aplicando una actualización del software Apache Camel, subraya la importancia de parchear a tiempo y mantener mecanismos robustos de validación y filtrado de encabezados de Apache.
Impacto operativo y éxito de los clientes
Resultados inmediatos
El equipo de investigación de seguridad desarrolló y probó meticulosamente la firma personalizada para garantizar que no causara interrupciones en los entornos de producción. Una vez desplegada, la firma demostró ser fundamental para identificar las coincidencias en la vulnerabilidad de Apache Camel, incluso en sensores que inicialmente no eran el objetivo, proporcionando así una cobertura crítica sin afectar a la estabilidad del sistema.
El viernes a las 11 de la noche, nuestro cliente fue informado de que se habían creado consultas basadas en metadatos personalizadas y adaptadas que ya estaban disponibles en su interfaz de usuario de Vectra para su posterior investigación.
Comentarios de los clientes
El lunes, el cliente expresó su gratitud:
"Os escribo para expresar mi más sincero agradecimiento por vuestra dura y rápida respuesta este pasado fin de semana a la vulnerabilidad CVE-2025-27636 Bypass/Injection en el componente Apache Camel-Bean. La rápida actuación de su equipo fue decisiva para solucionar este problema crítico en condiciones particulares... Gracias una vez más por su inquebrantable apoyo y compromiso con nuestros esfuerzos de ciberseguridad."
Lecciones aprendidas y buenas prácticas
1. Colaboración ágil
El incidente puso de relieve el valor de una respuesta rápida y coordinada. Los esfuerzos integrados de los equipos de Investigación de Seguridad y MDR permitieron la rápida identificación y mitigación de la amenaza, mostrando la importancia de un plan de respuesta a incidentes bien orquestado. Gracias a su estrecha colaboración, estos equipos pudieron compartir información rápidamente, validar los resultados y mantener la respuesta centrada en los riesgos críticos.
2. Excelencia del equipo
- Security Research Team: Sus profundos conocimientos técnicos fueron fundamentales para desarrollar y probar una firma personalizada que abordara eficazmente la vulnerabilidad. Este riguroso enfoque garantizó que la firma fuera precisa y segura de desplegar, evitando cualquier impacto no deseado en los sistemas de producción.
- Equipo MDR: Al combinar la firma recién desarrollada con la caza avanzada de amenazas y el análisis rápido, el equipo de MDR se aseguró de que se detectaran incluso los indicadores más sutiles de peligro. Esta colaboración pone de relieve cómo un servicio MDR dedicado puede acelerar la detección y orientar respuestas más eficaces, minimizando en última instancia el impacto de la amenaza en el entorno del cliente.
3. Capacidades de detección personalizadas
La capacidad de desarrollar rápidamente consultas de metadatos a medida utilizando Vectra AI for Networks puso de relieve cómo la combinación de inteligencia basada en firmas con detección impulsada por IA puede proporcionar una visibilidad completa tanto de las vulnerabilidades conocidas como de las amenazas emergentes. Esta flexibilidad permite a los equipos de seguridad adaptarse más rápidamente a los nuevos patrones de ataque y a los exploits en evolución.
4. Flujo de trabajo optimizado y mejora continua
La integración de los servicios MDR en la postura general de seguridad no sólo agilizó los tiempos de respuesta, sino que también reforzó la importancia de la supervisión y la mejora continuas. Este caso sirve de recordatorio para perfeccionar continuamente los métodos de detección e invertir en equipos que puedan adaptarse rápidamente a la evolución de las amenazas.
5. Información práctica
El incidente dejó claras conclusiones sobre la importancia de una sólida depuración de los datos de entrada, una detección de amenazas a medida y un enfoque unificado de la seguridad. Estos conocimientos pueden servir de guía a otras organizaciones para optimizar sus estrategias de respuesta a incidentes y reforzar sus defensas de ciberseguridad.
Este caso práctico es un claro ejemplo de cómo una respuesta rápida y una detección precisa pueden mitigar las amenazas potenciales antes de que se conviertan en incidentes en toda regla. Al aprovechar las capacidades de la plataformaVectra AI , los equipos de ciberseguridad pueden abordar las vulnerabilidades -incluso las desconocidas hasta que salen a la superficie- con eficacia y confianza. Obtenga más información sobre nuestra plataforma solicitando una demostración o póngase en contacto con nosotros para hablar con nuestros expertos. ¿Aún no está listo para ponerse en contacto? Vea nuestra visita autoguiada.